核密度估计
密度估计算法大体分为三类:参数方法,半参数方法和非参数方法。
核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。
核密度估计简介
由于在众多的实际问题当中,我们对于未知概率密度函数的信息一无所知,所以,有参估计方法以及半参估计方法不适用于这些问题的求解。因此核密度估计算法是当前最有效和应用最广泛的一种非参数密度估计算法。
在使用核方法进行概率密度函数估计时,关键的问题在于核函数以及窗口宽度的确定。
核密度估计简介
一维核密度估计
二维核密度估计
核密度函数的选取
高斯核函数最佳窗宽的选择
高斯核函数窗宽的选择
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